CN111882091A - 一种基于设备环境信息的大数据分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于设备环境信息的大数据分析方法，包括如下步骤：S1、预先通过烟雾传感器、温度传感器、电流传感器、距离传感器、湿度传感器、电压传感器、气体传感器以及明火传感器分别对监测设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况作为样本参数信息。本发明通过传感器数据样本采集单元的配合，可分别对监测设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况的参数信息进行全面采集，通过人工样本采集单元和样本信息上传模块的配合，采用人工巡检方式对设备信息数据进行手动采集。

Description

一种基于设备环境信息的大数据分析方法

技术领域

本发明涉及大数据领域，尤其涉及一种基于设备环境信息的大数据分析方法。

背景技术

大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在大型厂商对设备进行整体信息采集时，常规软件满足不了众多设备的信息数据采集处理需求，从而需要用到大数据分析方法，然而现有的大数据分析方法在分析过程中，数据采集较为单一片面，不可对设备的内部运行信息和外界环境信息进行同步采集分析，从而降低设备信息数据的整体分析效果，在设备发生故障时，不便于使用方第一时间对设备采取有效措施。

因此，有必要提供一种基于设备环境信息的大数据分析方法解决上述技术问题。

发明内容

本发明提供一种基于设备环境信息的大数据分析方法，解决了现有大数据分析方法在分析过程中，数据采集较为单一片面，不可对设备的内部运行信息和外界环境信息进行同步采集分析，从而降低设备信息数据的整体分析效果的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供的基于设备环境信息的大数据分析方法，包括如下步骤：

S1、预先通过烟雾传感器、温度传感器、电流传感器、距离传感器、湿度传感器、电压传感器、气体传感器以及明火传感器分别对监测设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况作为样本参数信息；

S2、按照“三班倒”交接班制度，专门安排白班人员、中班人员和夜班人员全天候对设备情况进行白班交接班记录表记录、中班交接班记录表记录以及夜班交接班记录表记录，并将信息通过样本信息上传模块上传至内网，同时设备故障检修后，检修人员进行检修信息记录表记录，并将信息通过样本信息上传模块上传至内网，设备保养后，保养人员进行保养信息记录表记录，并将信息通过样本信息上传模块上传至内网；

S3、接着再将设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况样本参数信息传送至样本信息整理模块，同时上传的人工样本信息传送至样本信息整理模块；

S4、接着样本信息整理模块进行信息整理后传送至参数信息分类模块，且参数信息分类模块根据数据种类、数值大小以及预定顺序进行分类排列，接着再将分类完成的信息参数传送至参数信息挖掘模块，从而参数信息挖掘模块对潜在的参数数据进行完整性和全面性挖掘处理；

S5、接着参数数据挖掘完成后传送至大数据处理器进行解析处理，对解析处理的参数数据存入样本信息存储模块内，同时将信息参数传送至参数信息分析模块进行图像分析，且经过模型图像显示模块进行图像成型处理，并以“线形图”和“柱形图”的形式传送至显示器，且设备出现警报故障时，大数据处理器控制预警模块向显示屏发出警报界面提示；

优选的，所述在S1步骤中烟雾传感器、温度传感器、电流传感器、距离传感器、湿度传感器、电压传感器、气体传感器以及明火传感器的供电来源均为太阳能发电和风力发电。

优选的，所述在S2步骤中白班交接班记录表记录、中班交接班记录表记录以及夜班交接班记录表记录的记录信息包括设备名称、运行状态情况、关键参数数据、时间地点以及人员签名。

优选的，所述在S2步骤中检修信息记录表的记录信息包括设备名称、更换部件名称、部件成本、检修时间地点以及检修人员签名，且保养信息记录表的记录信息包括设备名称、保养油品种类名称、保养油品加注量、保养时间地点以及保养人员签名。

优选的，所述在S2步骤中白班人员、中班人员、夜班人员、检修人员以及保养人员的上传数据格式包括JSON、XML、YAML，图片的上传格式包括JPG、GIF、PNG和BMP，且单张图片上传内存最大为3M，音频和视频的上传格式包括mp3、wma、avi、rm、rmvb、flv、mpg、mov、mkv，且数据、图片以及音频和视频的上传方式均为蜂窝数据网/无线网流量。

优选的，所述在S5步骤中样本信息存储模块包括样本信息内存和样本信息外存，且样本信息内存和样本信息外存的自检周期为7天，且样本信息外存的存储周期为90天。

优选地，所述基于设备环境信息的大数据分析方法还包括：S6、同时全景监控模块再通过安装在现场的无死角360°高清摄像机对设备环境进行实时监控。

优选的，所述在S6步骤中无死角360°高清摄像机的布线方式采用双绞线+传输器方案，硬盘录像机采用8路录像机，且8路录像机的硬盘为2TB，8路录像机的循环存储周期为30天。

优选地，所述基于设备环境信息的大数据分析方法还包括：S7、接着显示器再将“线形图”和“柱形图”数据图经过投屏转换模块投屏至LED大屏幕，同时将监控画面传送至LED大屏幕缩小界面进行显示。

与相关技术相比较，本发明提供的基于设备环境信息的大数据分析方法具有如下有益效果：

本发明提供一种基于设备环境信息的大数据分析方法，

1、本发明通过传感器数据样本采集单元的配合，可分别对监测设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况的参数信息进行全面采集，通过人工样本采集单元和样本信息上传模块的配合，采用人工巡检方式对设备信息数据进行手动采集，进一步增强设备信息采集的准确度和全面性，通过样本信息整理模块、参数信息分类模块、参数信息挖掘模块、大数据处理器、参数信息分析模块、三维建模模块和模型图像显示模块的配合，可对采集信息进行整理、分类、挖掘、处理和分析流程处理，再将分析处理完成的信息以“线形图”和“柱形图”三维图像传送至显示屏器，再通过投屏转换模块投屏至LED大屏幕，便于使用者对参数数据图像进行快速和仔细查看，通过预警模块和数据追踪模块的配合，设备出现警报故障时，可在显示屏发出警报界面对使用者进行提示，可对设备的内部运行信息和外界环境信息进行同步采集分析，从而增强设备信息数据的整体分析效果，便于使用方第一时间对设备采取有效措施；

本发明通过太阳能发电和风力发电，可将太阳能和风能转换为电能，为对设备提供充足电力，对设备起到节能效果，通过记录信息包括设备名称、运行状态情况、关键参数数据、时间地点以及人员签名，增加记录表信息的详细度，可作为后期调查过失方的证据，通过检修信息记录表的记录信息包括设备名称、更换部件名称、部件成本、检修时间地点以及检修人员签名和保养信息记录表的记录信息包括设备名称、保养油品种类名称、保养油品加注量、保养时间地点以及保养人员签名，分别增加检修信息记录表和保养信息记录表信息填写的详细度，便于使用者及时知晓设备的检修和保养情况，避免对设备造成误操损坏，通过上传数据格式包括JSON、XML、YAML，图片的上传格式包括JPG、GIF、PNG和BMP，且单张图片上传内存最大为3M，音频和视频的上传格式包括mp3、wma、avi、rm、rmvb、flv、mpg、mov、mkv，可对多种格式的数据、图片、音频和视频进行上传，避免上传文件因格式问题造成上传失败，提高上传文件的兼容性，通过样本信息内存和样本信息外存的自检周期为7天且样本信息外存的存储周期为90天，提高样本信息存储模块的自检速率，加快样本信息存储模块的运行效率，通过布线方式采用双绞线+传输器方案以及硬盘录像机采用8路录像机，可对多个高清摄像机拍摄的录像进行保存，提高高清摄像机录像信息的传输高效性，避免高清摄像机录像传输过程中出现迟滞或丢失。

附图说明

图1为本发明提供的基于设备环境信息的大数据分析方法的一种较佳实施例的流程图；

图2为图1所示基于设备环境信息的大数据分析方法的系统流程图；

图3为图1所示传感器数据样本采集单元的系统框架图；

图4为图1所示人工样本采集单元的系统框架图。

具体实施方式

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。

请结合参阅图1、图2、图3和图4，其中图1为本发明提供的基于设备环境信息的大数据分析方法的一种较佳实施例的流程图；图2为图1所示基于设备环境信息的大数据分析方法的系统流程图；图3为图1所示传感器数据样本采集单元的系统框架图；图4为图1所示人工样本采集单元的系统框架图。基于设备环境信息的大数据分析方法，包括如下步骤：

S1、预先通过烟雾传感器、温度传感器、电流传感器、距离传感器、湿度传感器、电压传感器、气体传感器以及明火传感器分别对监测设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况作为样本参数信息；

S2、按照“三班倒”交接班制度，专门安排白班人员、中班人员和夜班人员全天候对设备情况进行白班交接班记录表记录、中班交接班记录表记录以及夜班交接班记录表记录，并将信息通过样本信息上传模块上传至内网，同时设备故障检修后，检修人员进行检修信息记录表记录，并将信息通过样本信息上传模块上传至内网，设备保养后，保养人员进行保养信息记录表记录，并将信息通过样本信息上传模块上传至内网；

S3、接着再将设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况样本参数信息传送至样本信息整理模块，同时上传的人工样本信息传送至样本信息整理模块；

S4、接着样本信息整理模块进行信息整理后传送至参数信息分类模块，且参数信息分类模块根据数据种类、数值大小以及预定顺序进行分类排列，接着再将分类完成的信息参数传送至参数信息挖掘模块，从而参数信息挖掘模块对潜在的参数数据进行完整性和全面性挖掘处理；

S5、接着参数数据挖掘完成后传送至大数据处理器进行解析处理，对解析处理的参数数据存入样本信息存储模块内，同时将信息参数传送至参数信息分析模块进行图像分析，且经过模型图像显示模块进行图像成型处理，并以“线形图”和“柱形图”的形式传送至显示器，且设备出现警报故障时，大数据处理器控制预警模块向显示屏发出警报界面提示；

S6、同时全景监控模块再通过安装在现场的无死角360°高清摄像机对设备环境进行实时监控；

S7、接着显示器再将“线形图”和“柱形图”数据图经过投屏转换模块投屏至LED大屏幕，同时将监控画面传送至LED大屏幕缩小界面进行显示。

所述在S1步骤中烟雾传感器、温度传感器、电流传感器、距离传感器、湿度传感器、电压传感器、气体传感器以及明火传感器的供电来源均为太阳能发电和风力发电，可将太阳能和风能转换为电能，为对设备提供充足电力，对设备起到节能效果。

所述在S2步骤中白班交接班记录表记录、中班交接班记录表记录以及夜班交接班记录表记录的记录信息包括设备名称、运行状态情况、关键参数数据、时间地点以及人员签名。增加记录表信息的详细度，可作为后期调查过失方的证据。

所述在S2步骤中检修信息记录表的记录信息包括设备名称、更换部件名称、部件成本、检修时间地点以及检修人员签名，且保养信息记录表的记录信息包括设备名称、保养油品种类名称、保养油品加注量、保养时间地点以及保养人员签名，分别增加检修信息记录表和保养信息记录表信息填写的详细度，便于使用者及时知晓设备的检修和保养情况，避免对设备造成误操损坏。

所述在S2步骤中白班人员、中班人员、夜班人员、检修人员以及保养人员的上传数据格式包括JSON、XML、YAML，图片的上传格式包括JPG、GIF、PNG和BMP，且单张图片上传内存最大为3M，音频和视频的上传格式包括mp3、wma、avi、rm、rmvb、flv、mpg、mov、mkv，且数据、图片以及音频和视频的上传方式均为蜂窝数据网/无线网流量，可对多种格式的数据、图片、音频和视频进行上传，避免上传文件因格式问题造成上传失败，提高上传文件的兼容性。

所述在S5步骤中样本信息存储模块包括样本信息内存和样本信息外存，且样本信息内存和样本信息外存的自检周期为7天，且样本信息外存的存储周期为90天，提高样本信息存储模块的自检速率，加快样本信息存储模块的运行效率。

所述在S6步骤中无死角360°高清摄像机的布线方式采用双绞线+传输器方案，硬盘录像机采用8路录像机，且8路录像机的硬盘为2TB，8路录像机的循环存储周期为30天，可对多个高清摄像机拍摄的录像进行保存，提高高清摄像机录像信息的传输高效性，避免高清摄像机录像传输过程中出现迟滞或丢失。

与相关技术相比较，本发明提供的基于设备环境信息的大数据分析方法具有如下有益效果：

本发明通过传感器数据样本采集单元的配合，可分别对监测设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况的参数信息进行全面采集，通过人工样本采集单元和样本信息上传模块的配合，采用人工巡检方式对设备信息数据进行手动采集，进一步增强设备信息采集的准确度和全面性，通过样本信息整理模块、参数信息分类模块、参数信息挖掘模块、大数据处理器、参数信息分析模块、三维建模模块和模型图像显示模块的配合，可对采集信息进行整理、分类、挖掘、处理和分析流程处理，再将分析处理完成的信息以“线形图”和“柱形图”三维图像传送至显示屏器，再通过投屏转换模块投屏至LED大屏幕，便于使用者对参数数据图像进行快速和仔细查看，通过预警模块和数据追踪模块的配合，设备出现警报故障时，可在显示屏发出警报界面对使用者进行提示，可对设备的内部运行信息和外界环境信息进行同步采集分析，从而增强设备信息数据的整体分析效果，便于使用方第一时间对设备采取有效措施。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于设备环境信息的大数据分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、预先通过烟雾传感器、温度传感器、电流传感器、距离传感器、湿度传感器、电压传感器、气体传感器以及明火传感器分别对监测设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况作为样本参数信息；

S2、按照“三班倒”交接班制度，专门安排白班人员、中班人员和夜班人员全天候对设备情况进行白班交接班记录表记录、中班交接班记录表记录以及夜班交接班记录表记录，并将信息通过样本信息上传模块上传至内网，同时设备故障检修后，检修人员进行检修信息记录表记录，并将信息通过样本信息上传模块上传至内网，设备保养后，保养人员进行保养信息记录表记录，并将信息通过样本信息上传模块上传至内网；

S3、接着再将设备的烟雾浓度信息、温度数据、电流通过值大小、距离数值、湿度数据、电压通过值大小、气体种类以及明火情况样本参数信息传送至样本信息整理模块，同时上传的人工样本信息传送至样本信息整理模块；

S4、接着样本信息整理模块进行信息整理后传送至参数信息分类模块，且参数信息分类模块根据数据种类、数值大小以及预定顺序进行分类排列，接着再将分类完成的信息参数传送至参数信息挖掘模块，从而参数信息挖掘模块对潜在的参数数据进行完整性和全面性挖掘处理；

S5、接着参数数据挖掘完成后传送至大数据处理器进行解析处理，对解析处理的参数数据存入样本信息存储模块内，同时将信息参数传送至参数信息分析模块进行图像分析，且经过模型图像显示模块进行图像成型处理，并以“线形图”和“柱形图”的形式传送至显示器，且设备出现警报故障时，大数据处理器控制预警模块向显示屏发出警报界面提示。

2.根据权利要求1所述的基于设备环境信息的大数据分析方法，其特征在于，所述在S1步骤中烟雾传感器、温度传感器、电流传感器、距离传感器、湿度传感器、电压传感器、气体传感器以及明火传感器的供电来源均为太阳能发电和风力发电。

3.根据权利要求1所述的基于设备环境信息的大数据分析方法，其特征在于，所述在S2步骤中白班交接班记录表记录、中班交接班记录表记录以及夜班交接班记录表记录的记录信息包括设备名称、运行状态情况、关键参数数据、时间地点以及人员签名。

4.根据权利要求1所述的基于设备环境信息的大数据分析方法，其特征在于，所述在S2步骤中检修信息记录表的记录信息包括设备名称、更换部件名称、部件成本、检修时间地点以及检修人员签名，且保养信息记录表的记录信息包括设备名称、保养油品种类名称、保养油品加注量、保养时间地点以及保养人员签名。

5.根据权利要求1所述的基于设备环境信息的大数据分析方法，其特征在于，所述在S2步骤中白班人员、中班人员、夜班人员、检修人员以及保养人员的上传数据格式包括JSON、XML、YAML，图片的上传格式包括JPG、GIF、PNG和BMP，且单张图片上传内存最大为3M，音频和视频的上传格式包括mp3、wma、avi、rm、rmvb、flv、mpg、mov、mkv，且数据、图片以及音频和视频的上传方式均为蜂窝数据网/无线网流量。

6.根据权利要求1所述的基于设备环境信息的大数据分析方法，其特征在于，所述在S5步骤中样本信息存储模块包括样本信息内存和样本信息外存，且样本信息内存和样本信息外存的自检周期为7天，且样本信息外存的存储周期为90天。

7.根据权利要求1所述的基于设备环境信息的大数据分析方法，其特征在于，还包括：

S6、同时全景监控模块再通过安装在现场的无死角360°高清摄像机对设备环境进行实时监控。

8.根据权利要求7所述的基于设备环境信息的大数据分析方法，其特征在于，所述在S6步骤中无死角360°高清摄像机的布线方式采用双绞线+传输器方案，硬盘录像机采用8路录像机，且8路录像机的硬盘为2TB，8路录像机的循环存储周期为30天。

9.根据权利要求1所述的基于设备环境信息的大数据分析方法，其特征在于，还包括：

S7、接着显示器再将“线形图”和“柱形图”数据图经过投屏转换模块投屏至LED大屏幕，同时将监控画面传送至LED大屏幕缩小界面进行显示。

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